RELATEED CONSULTING
相关咨询
选择下列产品马上在线沟通
服务时间:8:30-17:00
你可能遇到了下面的问题
关闭右侧工具栏

新闻中心

这里有您想知道的互联网营销解决方案
python怎么实现对数据集的归一化的方法-创新互联

这篇文章主要介绍了python怎么实现对数据集的归一化的方法,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

10年积累的做网站、网站制作经验,可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你,你也不认识我。但先做网站设计后付款的网站建设流程,更有宁波免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

python的五大特点是什么

python的五大特点:1.简单易学,开发程序时,专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象,与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性,Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性,Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源,Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。

多数情况下,需要对数据集进行归一化处理,再对数据进行分析

 #首先,引入两个库 ,numpy,sklearn
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
 #将csv文件导入矩阵当中
my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)
 #将数据集进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler( )
scaler.fit(my_matrix)
scaler.data_max_
my_matrix_normorlize=scaler.transform(my_matrix)

 #最后的my_matrix_normorlize 实现了归一化my_matrix_normorlize

完整未解释代码:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)
scaler = MinMaxScaler( )
scaler.fit(my_matrix)
scaler.data_max_
my_matrix_normorlize=scaler.transform(my_matrix)

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“python怎么实现对数据集的归一化的方法”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持创新互联成都网站设计公司,关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、网站设计器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。


网站栏目:python怎么实现对数据集的归一化的方法-创新互联
URL分享:http://scyingshan.cn/article/dgsgos.html